Mówią, że dobry biznes zawsze słucha swoich klientów.
Ale co tak naprawdę oznacza słuchanie?
Gdzie w pierwszej kolejności ludzie rozmawiają o Twojej firmie?
A jak sobie radzisz nie tylko słuchać, ale i słyszeć - naprawdę je rozumiesz???
To niektóre z pytań, które na co dzień nurtują właścicieli firm, marketerów, ekspertów ds. rozwoju biznesu, skrzydła reklamowe i innych kluczowych interesariuszy. Dopiero niedawno zaczęliśmy uzyskiwać odpowiedzi na te wszystkie pytania, które zadawaliśmy sobie od lat. Dziś nie tylko możemy słuchać naszych klientów i zwracać uwagę na to, co mają do powiedzenia na temat naszych produktów lub usług, ale także podejmować działania naprawcze, doceniać, a nawet nagradzać ludzi, którzy mają do powiedzenia coś ważnego lub godnego pochwały
Możemy to zrobić za pomocą techniki zwanej analizą sentymentu. Koncepcja od dawna istniejąca, analiza sentymentu stała się modnym hasłem, a następnie powszechnie znana w spektrum biznesowym po pojawieniu się i dominacji platform mediów społecznościowych i Big Data. Dzisiaj ludzie bardziej niż kiedykolwiek mówią o swoich doświadczeniach, sentymentach i emocjach związanych z produktami i usługami i właśnie na tym elemencie opiera się analiza nastrojów.
Jeśli jesteś nowy w tym temacie i chcesz dowiedzieć się szczegółowo, co? Analiza nastrojów jest to, co to może oznaczać dla Twojej firmy, a ponadto trafiłeś we właściwe miejsce. Jesteśmy pewni, że pod koniec postu będziesz miał praktyczne spostrzeżenia na ten temat.
Zacznijmy
Co to jest analiza nastrojów?
Analiza nastrojów to proces dedukcji, oceny lub zrozumienia obrazu, jaki Twój produkt, usługa lub marka nosi na rynku. Analizuje ludzkie emocje i nastroje, interpretując niuanse w recenzjach klientów, wiadomościach finansowych, mediach społecznościowych itp. Jeśli brzmi to zbyt skomplikowanie, dopracujmy to jeszcze bardziej.
Analiza nastrojów jest również uważana za eksplorację opinii. Wraz z rozwojem mediów społecznościowych ludzie zaczęli bardziej otwarcie mówić o swoich doświadczeniach produkty i usługi online za pośrednictwem blogów, vlogów, relacji w mediach społecznościowych, recenzji, rekomendacji, podsumowań, hashtagów, komentarzy, bezpośrednich wiadomości, artykułów informacyjnych i różnych innych platform. Kiedy dzieje się to online, pozostawia cyfrowy ślad indywidualnej ekspresji doświadczenia. To doświadczenie może być pozytywne, negatywne lub po prostu neutralne.
Analiza sentymentu to wydobywanie wszystkich tych wyrażeń i doświadczeń online w formie tekstów. Dzięki dużemu, przykładowemu zestawowi opinii i wyrażeń, marka może precyzyjnie uchwycić głos swojej grupy docelowej, zrozumieć dynamikę rynku, a nawet dowiedzieć się, jaka jest jej pozycja na rynku wśród użytkowników końcowych.
Krótko mówiąc, analiza sentymentu wydobywa opinię ludzi na temat marki, produktu, usługi lub wszystkich tych elementów.
Kanały mediów społecznościowych to skrzynie skarbów informacji o Twojej firmie, a dzięki skutecznym prostym technikom analizy możesz dowiedzieć się wszystkiego, czego potrzebujesz o swojej marce.
Jednocześnie musimy usunąć błędne przekonanie dotyczące analizy sentymentu. W przeciwieństwie do tego, co się wydaje, analiza sentymentu nie jest jednoetapowym narzędziem ani techniką, która może natychmiast uzyskać opinie i sentymenty dotyczące Twojej marki. Jest to mieszanka algorytmów, technik eksploracji danych, automatyzacji, a nawet przetwarzania języka naturalnego (NLP) i wymaga złożonych implementacji.
Dlaczego analiza nastrojów jest ważna?
Z perspektywy jest to dość prosta gratka, że ludzie mogą rozmawiać o Twojej marce lub firmie w Internecie. Kiedy mają określoną liczbę odbiorców, jest bardzo prawdopodobne, że mogą wpłynąć na 10 więcej osób, aby zaufały Twojej marce lub pominęły ją.
Ponieważ Internet zapewnia przejrzystość zarówno dobrych, jak i złych, ważne jest, aby firmy usuwały lub zmieniały negatywne wzmianki, a te dobre były wyświetlane dla widzów. Statystyki i raporty pokazują również, że młodzi klienci (pokolenie Z i nie tylko) są bardzo zależni od kanałów mediów społecznościowych i influencerów, jeśli chodzi o kupowanie czegokolwiek online. W takim przypadku analiza sentymentu staje się nie tylko istotna, ale prawdopodobnie również istotnym narzędziem.
Jakie są różne rodzaje analizy nastrojów?
Podobnie jak sentymenty – analiza sentymentu może być złożona; jest również niezwykle konkretny i zorientowany na cel. Aby uzyskać najlepsze wyniki i wnioski z kampanii analizy nastrojów, musisz jak najdokładniej zdefiniować swoje cele i cele. Istnieje kilka parametrów, jeśli chodzi o opinie konsumentów, na których możesz się skupić, a to, co wybierzesz, może bezpośrednio wpłynąć na rodzaj realizowanej kampanii analizy nastrojów.
Aby dać ci szybki pomysł, oto różne rodzaje parametrów analizy sentymentu –
- Biegunowość – skoncentruj się na recenzjach, które Twoja marka otrzymuje online (pozytywne, neutralne i negatywne)
- Emocje – skoncentruj się na emocjach, które Twój produkt lub usługa wzbudza w umysłach Twoich klientów (radość, smutek, rozczarowanie, podekscytowanie i inne)
- Pilna sprawa – skoncentruj się na natychmiastowości użycia Twojej marki lub znalezieniu skutecznego rozwiązania problemów Twoich klientów (pilnych i czekających)
- Zamiar – skup się na ustaleniu, czy Twoi użytkownicy są zainteresowani korzystaniem z Twojego produktu lub marki, czy nie
Możesz użyć tych parametrów do zdefiniowania kampanii analitycznej lub wymyślić inne superspecyficzne parametry w oparciu o niszę biznesową, konkurencję, cele i nie tylko. Kiedy już się na to zdecydujesz, możesz subskrybować jeden z następujących rodzajów analizy nastrojów.
Wykrywanie emocji
Ta metoda określa emocje stojące za używaniem Twojej marki w określonym celu. Na przykład, jeśli kupili odzież w Twoim sklepie eCommerce, mogą być zadowoleni z procedur wysyłki, jakości odzieży lub asortymentu lub być nimi rozczarowani. Oprócz tych dwóch emocji użytkownik może również zmierzyć się z dowolną konkretną lub mieszanką emocji w spektrum. Wykrywanie emocji polega na ustaleniu, czym jest ta konkretna lub grupa emocji. Odbywa się to za pomocą algorytmów i leksykonów uczenia maszynowego.
Jedną z wad tego typu jest to, że użytkownicy mają wiele sposobów wyrażania swoich emocji – za pomocą tekstu, emotikonów, sarkazmu i nie tylko. Twój model powinien być wysoce rozwinięty, aby wykrywać emocje stojące za ich unikalnymi ekspresjami.
Analiza drobnoziarnista
Bardziej bezpośrednia forma analizy polega na ustaleniu polaryzacji związanej z Twoją marką. Od bardzo pozytywnych przez neutralne do bardzo negatywnych, użytkownicy mogą doświadczyć dowolnego atrybutu w odniesieniu do Twojej marki, a te atrybuty mogą przybrać namacalny kształt w postaci ocen (np. – na podstawie gwiazdek), a wszystko, co Twój model musi zrobić, to moje te różne formy ocen z różnych źródeł.
Analiza Aspektowa
Recenzje często zawierają solidne opinie i sugestie, które mogą napędzać rozwój Twojej firmy na rynku, pozwalając odkryć luki, o których istnieniu nigdy nie wiedziałeś. Analiza sentymentu oparta na aspektach to kolejny krok w ich identyfikacji.
Mówiąc prostymi słowami, użytkownicy zazwyczaj zwracają uwagę na dobre lub złe rzeczy w swoich recenzjach, oprócz ocen i wyrażania emocji. Na przykład w opinii o Twojej firmie turystycznej można wymienić: „Przewodnik był bardzo pomocny i pokazał nam wszystkie miejsca w regionie, a nawet pomógł nam wejść na pokład naszych lotów”. Ale może to być równieżWspółpracownik biura podróży był wyjątkowo niegrzeczny i ospały. Musieliśmy czekać godzinę, zanim otrzymaliśmy plan podróży na ten dzień”.
Pod emocjami kryją się dwa główne wnioski z Twojej działalności biznesowej. Można je naprawić, ulepszyć lub rozpoznać za pomocą analityki aspektowej.
Analiza wielojęzyczna
To jest ocena sentymentu w różnych językach. Język może zależeć od regionów, w których prowadzisz działalność, krajów, do których wysyłasz przesyłki i nie tylko. Ta analiza obejmuje użycie specyficznego dla języka wyszukiwania i algorytmów, tłumaczy w przypadku ich braku, leksykonów sentymentów i nie tylko.
[Przeczytaj także: Wielojęzyczna analiza nastrojów – znaczenie, metodologia i wyzwania]
Jak działa Analiza Nastrojów?
Analiza nastrojów to mieszanka różnorodnych modułów, technik i koncepcji technicznych. Dwa główne wdrożenia w spektrum analizy sentymentu obejmują NLP i uczenie maszynowe. Podczas gdy jeden pomaga w wydobywaniu i selekcji opinii, drugi trenuje lub wykonuje określone działania, aby odkryć spostrzeżenia z tych opinii. W oparciu o ilość posiadanych danych możesz wdrożyć jeden z trzech modułów analizy sentymentu. Dokładność wybranego modelu w ogromnym stopniu zależy od ilości danych, dlatego zawsze warto zwracać na to uwagę.
Oparty na regułach
W tym miejscu ręcznie definiujesz regułę dla swojego modelu, aby przeprowadzić analizę sentymentu na posiadanych danych. Reguła może być parametrem, który omówiliśmy powyżej – polaryzacja, pilność, aspekty i inne. Model ten obejmuje integrację pojęć NLP, takich jak leksykony, tokenizacja, parsowanie, stemming, tagowanie części mowy i inne.
W podstawowym modelu spolaryzowanym słowom definiuje się lub przypisuje wartość – dobrą dla słów pozytywnych i złą dla słów negatywnych. Model liczy liczbę pozytywnych i negatywnych słów w tekście i odpowiednio klasyfikuje sentyment opinii.
Jedną z głównych wad tej techniki jest to, że przypadki sarkazmu mogą być przedstawiane jako dobre opinie, wypaczając ogólną funkcjonalność analizy sentymentu. Chociaż można to naprawić, budując zaawansowane modele, wady jednak istnieją.
automatycznie
Ten aspekt analizy sentymentu działa całkowicie na algorytmach uczenia maszynowego. W tym przypadku nie ma potrzeby ingerencji człowieka i ręcznego ustawiania reguł funkcjonowania modelu. Zamiast tego zaimplementowany jest klasyfikator, który ocenia tekst i zwraca wyniki. Wiąże się to z wieloma znakowaniem danych i adnotacjami, aby pomóc modelom zrozumieć dane, które są zasilane.
Hybrydowy
Najdokładniejsze z modeli, podejścia hybrydowe łączą to, co najlepsze z obu światów – opartego na regułach i automatycznego. Są bardziej precyzyjne, funkcjonalne i preferowane przez firmy w kampaniach analizujących nastroje.
Co oznacza analiza nastrojów dla Twojej firmy?
Analiza nastrojów może przynieść falę odkryć dotyczących Twojej firmy i jej pozycji na rynku. Kiedy ostatecznym celem istnienia firmy jest ułatwienie życia klientom, słuchanie ich pomoże nam tylko wprowadzić lepsze produkty i usługi, a co za tym idzie, rozwinąć naszą działalność. Oto kluczowe wnioski dotyczące tego, co analiza nastrojów może zrobić dla Twojej firmy:
- ogromnie pomaga w monitorowaniu kondycji Twojej marki na rynku. Z jednego pulpitu nawigacyjnego możesz szybko sprawdzić, czy kondycja Twojej marki jest dobra, neutralna, czy też wyczerpuje się.
- Pomaga lepiej zarządzać reputacją marki i szybko rozwiązywać problemy i kryzysy związane z ORM
- Wspiera rozwój lepszych kampanii marketingowych, pozwalając zrozumieć puls odbiorców i wykorzystać go
- Analizę konkurencji można w znacznym stopniu zoptymalizować poprzez analizę sentymentu
- Co najważniejsze, można poprawić obsługę klienta, aby uzyskać większą satysfakcję i szybką realizację
Przypadki użycia analizy nastrojów
Mając tak potężną koncepcję, dzieli Cię tylko kreatywna decyzja od wdrożenia najlepszego przypadku użycia analizy sentymentu. Istnieje jednak kilka przetestowanych i zatwierdzonych przypadków użycia. Przyjrzyjmy się pokrótce kilku z nich.
Monitorowanie marki
Analiza nastrojów to świetny sposób na monitorowanie Twojej marki w Internecie. Obecnie kanałów, za pomocą których klienci mogą wyrażać swoje opinie, jest więcej i aby utrzymać całościowy wizerunek marki, musimy wdrożyć do monitoringu podejście omnichannel. Analiza nastrojów może pomóc naszej firmie rozwinąć skrzydła na forach, blogach, stronach internetowych z transmisją wideo, platformach podcastowych i kanałach mediów społecznościowych oraz mieć oko – a raczej ucho – na wzmianki o marce, recenzje, dyskusje, komentarze i nie tylko.
Monitorowanie mediów społecznościowych
Wystarczy tysiąc osób, aby hashtag zyskał popularność. Przy tak dużej mocy, jaką dysponują media społecznościowe, sensowne jest tylko słuchanie tego, co ludzie mają do powiedzenia na temat naszej działalności na platformach społecznościowych. Od Twittera i Facebooka po Instagram, Snapchat, LinkedIn i nie tylko, analizę nastrojów można przeprowadzić na wszystkich platformach, aby wysłuchać krytyki i uznania (wzmianki społecznościowe) i odpowiednio na nie odpowiedzieć. Pomaga to naszej firmie lepiej współpracować z naszymi użytkownikami, wprowadzać humanitarne podejście do operacji i łączyć się bezpośrednio z najważniejszymi interesariuszami w naszej firmie – naszymi klientami.
Badania rynku
Analiza nastrojów to świetny sposób na zrozumienie rynku, jego luk, potencjału i nie tylko dla naszych konkretnych potrzeb. Dzięki precyzyjnym badaniom rynku sprawia, że cele takie jak ekspansja, dywersyfikacja i wprowadzanie nowych produktów lub usług są bardziej efektywne i skuteczne. Możemy przewidywać i oceniać trendy, rozumieć dynamikę rynku, zdawać sobie sprawę z potrzeby nowego produktu, rozumieć siłę nabywczą i inne atrybuty naszej grupy docelowej i wiele więcej dzięki analizie sentymentu.
W jaki sposób uczenie maszynowe jest wykorzystywane w analizie sentymentu?
Jak wspomnieliśmy, analiza sentymentu to złożona koncepcja, a gdy masz duże zbiory danych, nie możesz nie myśleć, że automatyzacja całego procesu może być najlepszym sposobem na podejście do tego. Oczywiście, jeśli wdrażasz automatyczne podejście do analizowania opinii, ważne jest, aby dokładnie wytrenować model uczenia maszynowego w celu uzyskania dokładnych wyników.
Tu pojawiają się zawiłości. Dane, które podajesz, muszą być nie tylko uporządkowane, ale także otagowane. Tylko wtedy, gdy oznaczysz dane, aby Twój model mógł zrozumieć strukturę zdania, części mowy, spolaryzowane słowa, kontekst i inne parametry zawarte w zdaniu. W tym celu musisz przede wszystkim pracować nad oznaczaniem woluminów po woluminach danych.
Gdy oznaczasz dane, sztuczna inteligencja lub model rozumie różne aspekty tekstów i autonomicznie pracuje nad zrozumieniem opinii kryjącej się za danymi, które wprowadzasz. Możesz trenować swoje dane, dodając adnotacje do określonych fragmentów tekstów, aby pomóc maszynie określić, co należy skoncentruj się na tym konkretnym parametrze i ucz się od niego. Musisz również dodać metadane, aby dokładniej zdefiniować identyfikator.
Jeśli planujesz opisywanie danych we własnym zakresie, najpierw musisz mieć pod ręką ogromne ilości danych. Gdy już to zrobisz, możesz użyć Platforma Shaip do opisywania Twoich danych. Jednak proces ten może być skomplikowany, ponieważ musisz albo poświęcić swoje zasoby na tę pracę, albo poprosić ich, aby poszli o krok dalej i wykonali zadanie.
Jeśli wkrótce nadejdzie czas wprowadzania produktów na rynek i musisz szukać zewnętrznych źródeł na potrzeby adnotacji danych, zasoby takie jak my w Shaip mogą uratować sytuację. Dzięki naszym eksperckim procesom adnotacji danych zapewniamy, że Twoje modele uczenia maszynowego są zasilane najbardziej precyzyjnym zbiorem danych w celu uzyskania precyzyjnych wyników. Nasz zespół wprowadza adnotacje do danych w oparciu o Twoje potrzeby i wymagania, aby zapewnić wynik zorientowany na cel. Ponieważ jest to czasochłonny i żmudny proces, sugerujemy zapoznanie się z wymaganiami dotyczącymi adnotacji danych na potrzeby szkolenia w zakresie analizy sentymentu.
Osiągnąć dzisiaj.